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81.
选择青海太子沟矿区及其外围地区作为研究区,引入支持向量机(SVM)新技术方法,依据U SG S标准光谱曲线来构造特征矩阵,采用LOO(L eave-O ne-O u t)算法来选择核函数及其参数,通过选取一个包括矿化区和非矿化区的训练数据集,直接从ETM多光谱遥感数据中提取出与矿化有关的遥感蚀变信息。经过野外检查验证,本次研究成果取得了良好的实际应用效果。  相似文献   
82.
介绍了利用SVM(支持向量机)方法的预报原理,并分别用SVM和ANN(人工神经网络)两种方法对铜川盛夏暴雨的预测做了对比试验。分析预报结果表明,SVM方法在天气预报领域有一定的使用空间,并指出了SVM在气象领域应用研究的方向。  相似文献   
83.
支持向量机在大气污染预报中的应用研究   总被引:1,自引:1,他引:1  
常涛 《气象》2006,32(12):61-65
支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术,其非线性回归预测性能优越于传统统计方法。利用前一天该污染物的日均浓度、前一天地面平均风速等7个预报因子建立了基于RBF核函数支持向量回归法的大气污染预报模型,并利用十重交叉验证和网格搜索法寻找模型最优参数。乌鲁木齐大气预报实例表明:支持向量机显示出小样本时预报精度较高和训练速度快的独特优势,为空气质量预报提供一种全新的模式。  相似文献   
84.
基于支持向量机的SPIN-2影像与SPOT-4多光谱影像融合研究   总被引:12,自引:1,他引:12  
遥感影像融合是解决多源海量数据富集表示的有效途径之一。针对高分辨率遥感数据SPIN-2(2m)与多光谱遥感数据SPOT-4(20m)的影像融合,提出了基于支持向量机(SVM)的遥感影像融合的新方法。建立了基于SVM的遥感影像融合模型,并进行了分类融合实验,实验效果较好。最后给出了分类融合评价。结果表明,支持向量机可用于遥感影像融合,且分类融合精度较高。  相似文献   
85.
基于GPS观测量的InSAR干涉图中对流层改正方法及其论证   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用一种站间和历元间的双差算法来计算InSAR结果的大气改正量.为了逐像素改正InSAR结果,引入自适应参数的支持向量机(SVM),利用稀疏的GPS站网上所获得的大气改正值回归估计未知像元上的对流层改正值.采用南加州GPS集成网络(SCIGN)数据验证了该方法的可行性.  相似文献   
86.
真实图像和计算机生成图像的鉴别是数字图像盲取证中的一个重要问题。提出了一种真实图像和计算机生成图像的鉴别方法。借用模式识别中的二分类概念,采用图像质量评价量来建立模型,以捕获真实图像和计算机生成图像的统计差异,选用支持向量机作为分类器进行训练和测试。实验结果表明,该方法计算方便、实用性强、可靠性高。  相似文献   
87.
多分类SVM主动学习及其在遥感图像分类中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对应用传统分类器和被动学习的方法,难以满足遥感图像处理实际应用的要求这一困境,提出了一种新的基于多分类SVM的主动学习方法,与被动学习的随机选择不同,主动学习是在少量标记类别的初始训练样本集基础上,通过反复迭代主动学习的方式,得到最有利SVM分类器性能的样本为支持向量。研究表明,这种方法直接避免了大量的计算,可有效地减少样本训练时需要标记样本的数目,并取得较为理想的分类效果。  相似文献   
88.
光谱与纹理信息复合的土地利用/覆盖变化动态监测研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
及时、准确地动态监测地球表面特性对于掌握人类和自然现象之间的关系和相互作用是非常重要的,并为决策的制定奠定基础。传统卫星遥感的土地利用/覆盖变化动态监测方法基本上可分为光谱直接比较法和分类比较法两大类,但两类方法多以光谱信息为基础来提取土地利用变化信息,而忽略纹理等空间信息。本研究中,基于变化向量分析方法,将光谱与纹理两种信息复合计算变化强度,并采用支持向量机法提取变化/非变化信息,通过监督分类确定变化区域内的土地利用/覆盖类型的转移方向,完成土地利用/覆盖动态监测。最后,利用两期TM数据,对海淀区1997—2004年进行土地利用/覆盖变化动态监测,以验证该方法。该方法较分类后比较法在一定程度上减少误差积累,降低了错误类型转化,提取的变化信息总精度达到93.1%,Kappa为0.862,比利用光谱信息双窗口变步长的变化向量分析方法提取出土地利用/覆盖变化信息的精度有一定的提高(总体精度为90.2%,Kappa为0.804)。纹理信息与光谱信息复合,能够更大拉开变化/非变化信息之间的距离,有利于动态变化信息的提取,是该方法能够有效提取变化信息的关键所在。  相似文献   
89.
遥感影像融合是遥感图像处理中的研究热点和难点之一。对下列两种遥感影像决策级融合方法进行了实验研究:一种是基于支持向量机(SVM),另一种是基于自组织神经网络。融合实验分别采用这两种方法对Landsat TM多光谱数据(30 m/像素)与IRS-C全色数据(5.8 m/像素)间分别进行影像融合。融合结果表明:基于SVM的方法可有效地融合不同影像的信息,并且可获得较高的融合分类精度。在分类精度方面,基于SVM方法的融合影像明显优于基于自组织神经网络方法的融合影像。  相似文献   
90.
本文通过对油田储层结构的分析,运用支持向量机的理论和方法,建立了用于预测和计算储层厚度的支持向量机回归模型,并对该模型从参数变化范围、核函数选择、误差评价的标准等多方面进行了探讨,找出了建立储层厚度预测模型的一种有效方法,通过对实际储层厚度的预测,证明该方法在预测和计算储层厚度中具有较高的参考价值.  相似文献   
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